SEARCHING FOR TASKS: TASK-ORIENTATION AND THE PROCESSUALITY OF DIGITALSKILLS
Notice bibliographique
Résumé
Skills are not “out there” to be learned but develop through their enactment in situ. Rather than defining skills using a tool- or media-driven approach, we understand skills as situated, embodied processes known as ‘task-orientation’. Coined by Tim Ingold (2011, p. 195) this term refers to “any practical operation, carried out by a skilled agent in an environment as part of his or her normal business of life”. Part of this approach entails taking a holistic, narrative approach to investigating everyday life (Ingold, 2000; 2006; 2011) which some scholars have applied to digital media use (Moores 2017; Sumartojo et al. 2016; Pink 2016, 2015; Pink & Leder Mackley 2013; Pink 2011). We believe task-orientation offers a flexible way to define tasks performed online and offline encompassing three interrelated themes: 1) the processional quality of tool use; 2) the synergy of practitioner, tool, and material; and, 3) the coupling of perception and action. Our focus for this project is an investigation into how people perform unfamiliar tasks with digital media using the four processional phases. Unfamiliar tasks are an inherent part of our digitally-mediated everyday life to the extent that we have learned to ‘cope’ (see Sigaut 1994; see Ingold, 2000, p. 332; see also Nicolosi & Falsaperna, 2015, p. 71) with them — making them, in turn, one of our most ubiquitous and essential digital skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».